Забытые боги войны, которые зажгли монгольскую степь
15 октября, 08:00
Пенсионер застрелил соседскую собаку из найденного ружья под Ангарском
16:44
В ЗС Приангарья внесли закон о разграничении полномочий органов власти в сфере туризма
16:33
Получение образования не окончившими 9 классов детьми обсудили депутаты ЗС Приангарья
16:05
Искусственный интеллект на страже безопасности: как ИркАЗ научил нейросети слушать
15:45
Пьяного студента, угрожавшего преподавателю, задержали в Иркутском районе
15:41
Аварийное отключение электричества произошло в поселке Большой Луг
15:17
Снег и морозы до -19°С: погода в Иркутской области на выходные
15:00
Жителя Приангарья отправили на 14 лет в колонию за помощь спецслужбам Украины
14:46
Почти три тысячи человек трудоустроено на ВСЖД за 9 месяцев 2026 года
14:44
Предпринимателя оштрафовали на 50 тысяч рублей за контрафакт в Приангарье
14:28
Сбер открыл регистрацию на ИнвестЧемп для молодых инвесторов
14:23
Трассу Братск - Усть-Илимск закрыли для фур и автобусов из-за снега
14:15
Почему стареют трубы: физика, химия и человеческий фактор?
14:10
Отцов, уходящих в декрет, стало на 50% больше в Приангарье
14:06
"Байкальские Соколы" откроют сезон Суперлиги домашней серией из четырёх матчей
14:01

Сбер разработал алгоритм по определению вероятности заболевания COVID-19

Наличие вируса определяется на основе результатов короткого опроса по симптоматике и трех звуковых моделей
Более 12 млн человек уже воспользовались обновленной веб-версией СберБанк Онлайн ИА PrimaMedia
Более 12 млн человек уже воспользовались обновленной веб-версией СберБанк Онлайн
Фото: ИА PrimaMedia

Лаборатория искусственного интеллекта Сбера разработала алгоритм, который в течение 60 секунд может определить вероятность заболевания коронавирусной инфекцией COVID-19. Наличие вируса определяется на основе результатов короткого опроса по симптоматике и трех звуковых моделей — голоса, дыхания и кашля. Об этом сообщает ИА IrkutskMedia со ссылкой на пресс-службу банка.

Звуковые файлы превращаются в спектрограмму, показывающую энергию звука на разных частотах, и далее анализируются с помощью глубокой сверточной нейронной сети. Для её тренировки использовались только открытые данные — это более тысячи образцов звуков дыхания и кашля, собранных с диагностированных пациентов в российских клиниках.

"В начале ноября прошлого года мы заявили о готовности создать такой алгоритм и с тех пор времени зря не теряли. Конечно, наша модель пока не достигает точности биологического PCR, что неудивительно, но уже сейчас имеет сопоставимые характеристики. При этом она даёт возможность сделать настраиваемую чувствительность, гораздо проще в обращении, удобнее и, что немаловажно, дешевле. Это не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер — сдача теста и получение результата занимают всего 60 секунд! В ближайшее время мы планируем создать специальное приложение, которое станет доступно в App Store и Google Play. Это позволит ещё лучше настроить точность модели, — говорит первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин .

Средний ROC AUC (площадь под "кривой ошибок") созданной Сбером модели на данный момент равен 0,8. Ожидается дальнейшее улучшение качества модели при увеличении объёма данных, в том числе собранных с помощью мобильного приложения (6+).

130192
14
48

Отправить сообщение в редакцию сайта?

   
поделиться